Analisis Koefisien Korelasi Analisis Koefisien Determinasi Analisis

ISSN : 1693-0827 | Jurnal Paradigma Vol. 12, No. 02, Agustus 2014 – Januari 2015 26 koefisien determinasi R² sebagai berikut :      2 2 2 1 1 2 Y Y X b Y X b R Keterangan : R² : koefisien korelasi berganda X : variabel independen Y : variabel dependen N : jumlah sampel H. Pengujian Hipotesis 1. Uji F Untuk mengetahui apakah hubungan antara variabel Y dengan variabel X secara bersama-sama signifikan atau tidak. F tabel = F  2 : n – 2 F hitung = r² - 1 2 - n r Dimana: r : Koefisien korelasi antara variabel independen dengan variabel dependen n : Jumlah sampel 2. Uji t Untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebas secara parsial adalah signifikan atau tidak dalam mempengaruhi variabel tak bebas. Dalam penelitian ini digunakan level of signifikan 0,05. t tabel = t  2 : n – 2 t hitung = b Sb Dimana : b : Koefisien regresi masing-masing variabel Sb : Standar error of regresions coefficient DATA DAN PEMBAHASAN

1. Analisis Koefisien Korelasi

Linear Berganda Korelasi berganda digunakan untuk mengetahui tingkat hubungan secara simultan antara variabel X 1, X 2, X 3, X 4, X 5, X 6, dan X 7, terhadap variabel Y. Dalam hal ini pengaruh yang diteliti adalah pengaruh produk, Harga, Promosi, Saluran Distribusi, Partisipan, Proses dan Lingkungan Fisik terhadap Loyalitas Pelanggan. Hal ini dapat dilihat dari hasil perhitungan dengan menggunakan SPSS versi 15 adalah sebagai berikut : ISSN : 1693-0827 | Jurnal Paradigma Vol. 12, No. 02, Agustus 2014 – Januari 2015 27 Tabel Koefisien Korelasi Linier Berganda Dari hasil perhitungan diatas diketahui bahwa nilai R adalah koefisien korelasi yang mengukur arah dan keeratan hubungan antara variabel produk X 1 , Harga X 2 , Promosi X 3 , Distribusi X 4 , Partisipan X 5 , Proses X 6 dan Lingkungan Fisik X 7 dengan loyalitas pelanggan Y. Dari hasil perhitungan di atas menunjukkan terdapat hubungan yang kuat dan positif antara 7 P’S Of Marketing terhadap loyalitas pelanggan sebesar 0,616.

2. Analisis Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi menunjukkan berapa persen dari variasi naik turunnya variabel dependen dapat diterangkan atau dijelaskan oleh variasi variabel independen. Hal ini dapat dilihat dari model summary yang dihasilkan dengan menggunakan SPSS versi 15 sebagai berikut : Tabel Hasil Analisis Koefisien Determinasi Dari tabel di atas nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 0,793. Maka dapat diperoleh keterangan bahwa loyalitas pelanggan dapat dipengaruhi oleh produk, Harga, Promosi, Saluran Distribusi, Partisipan, Proses dan Lingkungan Fisik sebesar 79,3, sedangkan sisanya 21,7 dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian.

3. Analisis

Regresi Linear Berganda Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Hubungan antar variabel dinyatakan dalam bentuk persamaan, sehingga nilai variabel Y dapat ditentukan atau diramalkan apabila nilai variabel X diketahui. Adapun hasil perhitungan regresi linear berganda dengan menggunakan SPSS versi 15 adalah sebagai berikut : Model Summary b .616 a .793 .182 1.337 1.361 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, Lingkungan, Harga, Distribusi, Promosi, Proses, Produk, Partisipan a. Dependent Variable: Loyalitas b. Model Summary b .616 a .793 .182 1.337 1.361 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, Lingkungan, Harga, Distribusi, Promosi, Proses, Produk, Partisipan a. Dependent Variable: Loyalitas b. ISSN : 1693-0827 | Jurnal Paradigma Vol. 12, No. 02, Agustus 2014 – Januari 2015 28 Tabel Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Berdasarkan tabel di atas dapat diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : Y = 4.439+0,195 X 1 +0,147 X 2 - 0,180 X 3 +0,056 X 4 +0,093 X 5 - 0,115X 6 +0,382X 7 Dengan mengacu pada persamaan regresi yang diperoleh maka model regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut : Nilai koefisien konstanta a sebesar 4,439 hal ini berarti bahwa apabila nilai produk X 1 , Harga X 2 , Promosi X 3 , Distribusi X 4 , Partisipan X 5 , Proses X 6 dan Lingkungan Fisik X 7 sama dengan nol, maka tingkat atau besarnya loyalitas pelanggan Y sebesar 4,439. Nilai koefisien β 1 = 0,195 berarti bahwa apabila produk X 1 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka loyalitas pelanggan akan mengalami peningkatan sebesar 19.5 dan sebaliknya. Nilai koefisien β 2 = 0,147, berarti bahwa apabila harga X 2 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka tingkat loyalitas pelanggan akan mengalami peningkatan sebesar 14.7 dan sebaliknya. Nilai koefisien β 3 = -0,180 berarti bahwa apabila promosi X 3 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka loyalitas pelanggan akan mengalami penurunan sebesar 18.0 dan sebaliknya. Nilai koefisien β 4 = 0,056, berarti bahwa apabila saluran distribusi X 4 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka tingkat loyalitas pelanggan akan mengalami peningkatan sebesar 5.6 dan sebaliknya. Nilai koefisien β 5 = 0,093 berarti bahwa apabila partisipan X 5 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka loyalitas pelanggan akan mengalami peningkatan sebesar 9.3 dan sebaliknya. Nilai koefisien β 6 = -0,115, berarti bahwa apabila proses X 6 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka tingkat loyalitas pelanggan akan Coefficients a 4.439 3.290 3.349 .011 .195 .308 .166 6.301 .004 .147 .214 .143 6.819 .048 -.180 .237 -.159 -7.601 .005 .056 .239 .047 3.233 .018 .093 .274 .104 3.471 .037 -.115 .134 -.197 -8.059 .004 .382 .246 .470 5.550 .005 Constant Produk Harga Promosi Distribusi Partisipan Proses Lingkungan Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: Loyalitas a. ISSN : 1693-0827 | Jurnal Paradigma Vol. 12, No. 02, Agustus 2014 – Januari 2015 29 mengalami penurunan sebesar 11.5 dan sebaliknya. Nilai koefisien β 7 = 0,382 berarti bahwa apabila lingkungan fisik X 7 naik sebesar 1, sementara variabel independen lainnya tetap maka loyalitas pelanggan akan mengalami peningkatan sebesar 38,2 dan sebaliknya.

4. Uji Parsial Uji t